Pandas コードで apply() を使用しない場合

この包括的な分析では、Pandas コードで apply() 関数を使用することの長所と短所を調査します。 p>

apply() を理解するFunction

apply() は、DataFrame の各行または列にユーザー定義関数を適用できる便利な関数です。ただし、制限と潜在的なパフォーマンスの問題が伴います。

apply() を回避する理由

パフォーマンスの問題: apply() はユーザー定義関数を反復的に適用するため、パフォーマンスが大幅に低下します。ボトルネック。通常、ベクトル化された代替またはリスト内包表記の方が高速です。

冗長な行または列の実行: 場合によっては、apply() はユーザー定義関数を 2 回実行します。副作用を確認し、関数を一度適用する

単純な操作の非効率: sum() や max() などの多くの組み込み Pandas 関数は、apply() よりもはるかに高速に操作を実行します。単純なタスクの場合。

時apply() の使用を検討する

一般的に apply() は避けるべきですが、許容可能なオプションとなる特定の状況もあります:

データフレームではなくシリーズのベクトル化された関数: 関数がSeries についてはベクトル化されていますが DataFrame についてはベクトル化されていないため、apply() を使用して関数を複数の列に適用できます。
: 複数の変換を 1 つの変換に結合するにはGroupBy オペレーション、apply() は GroupBy で使用できます。 object.

Series から String への変換: 驚くべきことに、以下のデータサイズの場合、Series 内の整数を文字列に変換する場合、apply() の方が astype() よりも高速になることがあります。 2¹⁵.

コードリファクタリングのヒント

apply の使用を減らすには() コードのパフォーマンスを向上させるには、次の点を考慮してください。テクニック:

ベクトル化操作: 可能な限り Pandas または numpy で利用可能なベクトル化関数を使用します。

リスト内包表記を利用する

Pandas の組み込み関数を利用する: sum() や max() などの一般的な操作に最適化された Pandas 関数を活用します。

カスタムラムダを控えめに使用する: apply() でカスタムラムダを使用する場合は、渡します。二重を避けるために、リスト内包表記またはベクトル化関数の引数としてそれらを使用します。

これらの手法を適用すると、コードの実行が大幅に高速化され、全体的なパフォーマンスが向上します。

結論

apply() は便利な関数ですが、そうすべきです。慎重に使用してください。 apply() の制限とパフォーマンスへの影響を理解することは、効率的でスケーラブルな Pandas コードを作成するために重要です。

以上がどのような場合に Pandas の `apply()` 関数の使用を避けるべきでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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